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> @ Rogerluojie 您好，我现在也在增加关键点训练但是效果不太好，损失值只能降到0.04，就不行了，，所以回归的偏差较大，能请问您是怎么解决的吗

@Rogerluojie 您好，我现在也在增加关键点训练但是效果不太好，损失值只能降到0.04，就不行了，，所以回归的偏差较大，能请问您是怎么解决的吗

@Lucas-work “你好，我们使用眼睛12个点的数据集来训练landmark，但是下降到0.03左右就不下降， 我们使用的landmark数据集有60w张，请问这个问题在哪里。” 你好我和您有同样的问题，训练13关键点0.04，损失值，能请问您是怎么解决的吗，我的landmark 是celebaa20万

> @lbwang2006 "不好意思，回复晚了，您说的不收敛是指的特征点检测的loss值很大还是loss曲线震荡" 您好，请问，您这个问题是怎么解决的，我现在，也出现和您一样的问题，而且，直接训练5个点出现这样的情况，原来我是训练12个点，偏差有点大，现在直接用5个点进行实验，出现和您一样的问题，celeba20万的数据做一些数据增强40万，可以增加性能吗，继续减小损失值吗？

> @Lucas-work “你好，我们使用眼睛12个点的数据集来训练landmark，但是下降到0.03左右就不下降， > 我们使用的landmark数据集有60w张，请问这个问题在哪里。” > 你好我和您有同样的问题，训练13关键点0.04，损失值，能请问您是怎么解决的吗，我的landmark 是celebaa20万 我如果增加celeba 数据增强的图片数量到40万，能够增加训练的精度吗？模型的话我都没有改动，只是在finetune 过程中改变了最后一层重新训练的

> 借地方问一下，如果增加关键点或者使用不同的关键点，代码里面有哪些地方需要修改的？样本是使用新的关键点标记好的数据。 谢谢！ 你好，我训练mtcnn 和您有同样的问题，训练不同的关键点，数据格式，代码需要改动吗，我发现直接训练（用的不是5官，关键点，是一只眼睛的多个关键点）训练效果不好，请问您有好的解决方法吗

> @Rogerluojie “ 收敛到达0.04大小，一般来说总体效果还是可以的了，你可以贴张图出来看看你的效果是怎样的了。celeba的数据的总体效果一般般，用ibug 300w的数据来训练后的鲁棒性效果稍微有所提升” 感谢您的回复，但是测试图片效果偏差的厉害，眼睛在眉毛附近， 和提供的模型5个点的对比效果， 框的输出整体偏大， 正常训练起来的，但是就是效果不行，所以还有什么问题是我没有注意的吗，怎样才能提升效果呢？？？llandmark坐标我是 x y x y,归一化放置的。有顺序要求吗

> ibug 300w @Rogerluojie 论文里面提出来数据比例3 ：1:1:2 ，wierface,按照这个操作比例，如果我的landmark数据增加，比例成为3:1:1:3，效果会有影响吗，（celeba,用数据增强增加了图片数量，没有用其他数据，训练过程是三个任务轮流分开训练的并不是，一起训练的） 很抱歉，我的问题有点多，我已经训练很久了，就是训不出来好的结果，如果不行我只能改prototxt,了

@Rogerluojie 谢谢您的回复，目前还是想用mtcnn 训练13个点出来，这几天还是训练不好，我再考虑换模型⑧，（这个模型我看到也有很多问题讨论）。特别感谢您的回复和建议。如果您突然想到其他的建议，或者mtcnn注意点，希望能再次回复我。

> 增加landmark关键点后，loss不收敛，一直上下浮动，0.2与0.06之前变幻。 @grainw ,您好，请问您增加landmark 关键点，做了什么调整吗，能达到好的测试效果吗？？？？我增加到13个点，检测效果不好，点的偏差较大